【报告主题】： 1、城市污水处理过程异常工况智能识别与自愈控制

【报 告 人】： 韩红桂，北京工业大学教授

【报告时间】：2020年12月9日14：30-17：30

【报告地点】：19#614

【报告摘要】：城市污水处理是实现水资源循环利用的有效途径，是国家水资源综合利用的战略举措，异常工况识别与抑制是城市污水处理过程安全稳定运行亟待解决的挑战问题。围绕城市污水处理过程异常工况智能识别与自愈控制基础理论与关键技术，研究污水处理过程知识获取与表达方法，建立关键水质参数智能特征模型，实现异常工况在线识别；研究数据和知识驱动的异常工况预警方法，建立异常工况智能预警模型，实现异常工况实时准确预警；研究异常工况自愈控制方法，实现异常工况有效抑制；研发具有完全知识产权的城市污水处理异常工况智能监控技术，设计异常工况智能监控系统，完成异常工况智能监控系统测试与应用，保证城市污水处理过程安全稳定运行。

主讲人简介：韩红桂，北京工业大学教授，博士生导师，人工智能与自动化学院副院长。主要研究方向为城市污水处理过程智能优化控制，先后入选国家自然科学基金优秀青年科学基金、北京高校卓越青年科学家、中国科协青年人才托举工程、北京市科技新星计划等；研究成果共发表学术论文70余篇；撰写专著2部；获得授权美国/中国发明专利30余项、软件著作权30余项；获国家科学技术进步二等奖1项、教育部科技进步一等奖1项、吴文俊人工智能科学技术进步一等奖1项、中国产学研合作创新成果科技进步一等奖1项等。现任“数字社区”教育部工程研究中心主任、“计算智能与智能系统”北京市重点实验室副主任、中国自动化学会环境感知与保护自动化专业委员会秘书长、中国自动化学会过程控制专业委员会委员、中国自动化学会控制理论专业委员会委员、中国自动化学会青年工作委员会常务委员等；兼任中国科学：技术科学、IEEE Transactions on Cybernetics等期刊编委。

【报告主题】： 2、基于网络群体智能的智能交通研究 (Networked Collective Intelligence in Intelligent Transportation System)

【报 告 人】： 报告人：虞文武 东南大学

【报告时间】：2020年12月9日14：30-17：30

【报告地点】：19#614

【报告摘要】：In this talk, I will address applications of machine learning techniques to intelligent transportation systems test cases. Intelligent transportation systems cannot be merely managed by human operators, as humans cannot control complex situations effectively. Therefore, intelligent controlmonitoring methods are urgent,"intelligence” is required to modify internalacteristics to adapt to the changes in the dynamicsin the environment. Four relevant test cases will be considered,the need for such "intelligence” is crucial: use of adaptive dynamic programming tools to optimize traffic light signalling in urban traffic networksadapt such strategies to changing traffic conditions; use of broad learning tools as a computationally efficient alternative to deep learning for traffic flow prediction,as a way to fast reconfigure the prediction when new data arrive; use of self-learning adaptive control tools to establish platoons of vehicles in the presence of uncertainty in the vehicle/engine parameters; use big data analysis for ride-sourcing behavior analysisprediction. Future works will also be given.

 本报告主要介绍基于网络群体智能的智能交通研究。报告首先介绍网络群体智能和智能交通的背景，接着主要围绕几个核心问题开展讨论，包括交通信号灯控制的自适应动态规划、交通流预测的宽度学习方法、车辆编队的自适应控制学习以及网约车的大数据复杂网络信息挖掘。最后，报告给出了基于网络群体智能方法在智能交通中的未来发展的一些展望。

主讲人简介：虞文武，东南大学教授、博士生导师，江苏省网络群体智能重点实验室常务副主任、复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室副主任、网络空间安全学院复杂网络应用与安全研究中心主任；入选教育部“长江奖励计划”青年学者；2014-2019连续六次入选科睿唯安/原汤森路透全球高引科学家（工程学）。主要从事网络群体智能分布式协同分析、控制、优化及其应用（多智能体系统、无人系统、智能电网、智能交通、物联网与智慧城市、大数据分析）等相关研究，Springer合编书和Wiley专著各1部，发表IEEE汇刊、Automatica、SIAM杂志文章100余篇；Google和SCI引用过万次，SCI H指数53；30篇ESI高被引论文(学科前1%)；主持国家基金委优青、教育部装备预研、中船工业、华为、国家电网、澳洲基金委等多个科研项目。

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